语音是人类自然文明的交互方式。计算机发明之后,让机器能够“听懂”人类的语言,理解语言中的内在含义,并能做出正确的回答就成为了人们追求的目标。我们都希望像科幻电影中那些智能进步的机器人助手一样,在与人进行语音交流时,让它听明白你在说什么。语音识别技术将人类这一曾经的梦想变成了现实。语音识别就好比“机器的听觉系统”,该技术让机器通过识别和理解,把语音信号转变为相应的文本或命令。语音识别技术的发展可以说是有一定的历史背景,上世纪80年代,语音识别研究的着重已经开始逐渐转向大词汇量、非特定人连续语音识别。到了90年代以后,语音识别并没有什么重大突破,直到大数据与深度神经网络时代的到来,语音识别技术才取得了突飞猛进的进展。语音识别技术,也被称为自动语音识别AutomaticSpeechRecognition,(ASR),其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入,例如按键、二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同,后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。语音标注常可以适用于语音指令等多种场景。广西线上语音标注
语音标注必须了解的基础知识点有哪些?振动物体离开平衡位置的较大距离,叫做振动的“振幅”,通常用符号A表示。简谐振动的振幅是不变的。强迫振动的稳定阶段振幅也是一个常数。阻尼振动的振幅逐渐减小,振幅是可变化的。振幅是用来表示振动强弱的物理量,振幅大,则振动强度大;振幅小,则振动强度小。分贝:分贝是增益或衰减单位,用来描述两个相同物理量之间的相对关系。声信号和电信号的相对强弱,例如声压和电压、声功率和电功率放大和减小的量都可用分贝数来表示。安徽标兵语音标注是正规的吗语音转写是将语音数据转写成文本数据。
语音标注必须了解的基础知识点:在比较安静的环境下录音,关闭窗户、空调、电扇等噪声源,远离电脑等噪声源等等,选用比较好的带有屏蔽的麦克风,选用比较好的声卡等等。噪声的振幅值越低越好,录音室里的录音一般可以控制在10以下。采样率和采样精度的设置以越高越好,采样率和采样精度越高则声音的质量越高,不过考虑到存储空间和语音信号的特点,一般可以设置为16000赫兹的采样率和16位的采样精度。如果需要录制两个不同的信号源,则使用立体声,否则都使用单声道。
语音转写就是将语音数据转写成文字数据的过程,是数据标注领域比较常见的一种标注形式,标注员借助标注工具,就可以将听到的语音转写成文字。转写是把一种字母表中的字符转换为另一种字母表中的字符的过程,简单来说,转写就是字符之间一一对应的转换。语音转写只能相应地转换为另一个字母表中的字符,从而保证两个字母表之间能够进行完全的、无歧义的、可逆的转换。因此转写是针对拼音文字系统之间的转换而言的。语音情绪判定:人类的语音中包含了许多信息,语音中的情绪信息是反应人类情绪的一个十分重要的行为信号,同时识别语音中所包含的情绪信息是实现自然人机交互的重要一环。同样一条语音内容,用不同的情绪说出来,其所携带的语义是可能是完全不同的,只有计算机同时识别出语音的内容以及语音所携带的情绪,我们才能准确的理解出语言的语义,因此理解语音的情绪能让人机交互变得更有意义。目前,语音识别技术已经普及到了我们生活的方方面面。语音助手、智能音箱、智能客服等,这些都是我们日常比较常见的,也是较典型的例子。语音标注技术已在司法公安领域得到了普遍应用。
如今的语音标注我们早已不陌生,使用微信,语音可以转换为文字,在使用地图APP上小麦克风功能,或者客服里的直接说出问题。让机器听懂人的语音已经是生活中的一部分,那么机器如何听懂人类的语音?这就要靠人机交互的重要技术-语音识别技术。而语音识别技术的前期,则需要大量的人工标注这些“说出的话”所对应的“文字”,来教会机器,并且一点点修正语音和文字间的误差,这就是语音标注。语音标注是数据标注行业中一种比较常见的标注类型。主要工作内容是将语音中包含的文字信息、各种声音“提取”出来,进行转写或合成。语音标注的标注过程中确定说话人的性别。普通话语音标注是正规的吗
语音标注对耳机要求很大,如果耳机质量不好,在标注过程中,杂音很多,不利于标注,也容易出错。广西线上语音标注
语音识别技术的很重大突破是隐含马尔科夫模型Hidden Markov Model的应用。从Baum提出相关数学推理,经过Labiner等人的研究,卡内基梅隆大学的李开复然后实现了初个基于隐马尔科夫模型的大词汇量语音识别系统Sphinx。此后严格来说语音识别技术并没有脱离HMM框架。尽管多年来研究人员一直尝试将“听写机”推广,语音识别技术在目前还无法支持无限领域,无限说话人的听写机应用。目前,主流的大词汇量语音识别系统多采用统计模式识别技术。典型的基于统计模式识别方法的语音识别系统由以下几个基本模块所构成。广西线上语音标注
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